recursive-decomposition

Descripción general de la skill recursive-decomposition

La skill recursive-decomposition te ayuda a resolver tareas grandes, con muchos archivos o con varios saltos de análisis, dividiendo el trabajo en partes más pequeñas, procesándolas por separado y luego uniendo los resultados. Resulta especialmente útil para recursive-decomposition en Workflow Automation, revisiones de todo el código base y extracción desde múltiples documentos, cuando un único prompt sería demasiado superficial o demasiado frágil.

Para qué sirve esta skill

Usa la skill recursive-decomposition cuando el trabajo no sea “responder una pregunta”, sino “analizar de forma fiable un conjunto grande de सामग्री”. Los casos típicos incluyen revisar muchos archivos, comparar patrones en un código base, extraer hechos estructurados de numerosos documentos o construir un informe consolidado a partir de fuentes distribuidas.

Por qué es distinta de un prompt normal

Un prompt normal le pide al modelo que lo abarque todo en una sola pasada. Esta skill te lleva a una divulgación progresiva: primero acota el espacio de búsqueda, luego desciende recursivamente a las partes relevantes y después sintetiza. Esa es su gran ventaja cuando la degradación del contexto, los archivos omitidos o una agregación inconsistente podrían afectar la calidad de salida.

Casos de uso ideales

La skill recursive-decomposition encaja muy bien cuando tienes 10+ archivos, 50k+ tokens o una tarea que necesita cobertura sistemática en lugar de un resumen rápido. Es menos adecuada para preguntas pequeñas y localizadas, donde procesar directamente es más barato y más rápido.

Cómo usar la skill recursive-decomposition

Instálala y actívala

Para recursive-decomposition install, añade la skill a tu flujo de trabajo de Claude Code o a un entorno con skills habilitadas, y ejecútala cuando la tarea supere claramente el contexto de una sola pasada. El archivo SKILL.md del repo enlaza con referencias de apoyo en references/, que es donde viven las reglas prácticas de decisión.

Empieza con la entrada correcta

Dale a la skill un objetivo, un límite de alcance y un formato de salida. Una entrada sólida sería: “Analiza el manejo de errores en src/api, src/services y src/utils; devuelve una tabla con patrones, lagunas y recomendaciones”. Una entrada débil sería: “Revisa este repo”.

Lee primero estos archivos

Para usar recursive-decomposition, empieza por SKILL.md y después revisa references/cost-analysis.md, references/codebase-analysis.md, references/document-aggregation.md y references/rlm-strategies.md. Esos archivos muestran cuándo recursar, cómo particionar el trabajo y cómo agregar resultados sin perder estructura.

Flujo de trabajo que da mejores resultados

Sigue esta secuencia: define el alcance, identifica archivos o documentos candidatos, filtra de forma agresiva, agrupa los elementos restantes, ejecuta subtareas en paralelo y luego sintetiza los hallazgos en un único esquema. La guía de recursive-decomposition funciona mejor cuando especificas qué debe excluirse, qué cuenta como evidencia y cómo debe organizarse el resultado final.

Preguntas frecuentes sobre la skill recursive-decomposition

¿Cuándo debo usar recursive-decomposition?

Úsala cuando la tarea abarque muchos archivos, muchos documentos o un presupuesto grande de tokens, y cuando la completitud importe más que la velocidad. Si el trabajo es local, acotado o ya está bien delimitado, normalmente basta con un procesamiento directo.

¿recursive-decomposition es solo para códigos base?

No. El mismo patrón funciona para códigos base, notas de investigación, PRD, informes largos y otros conjuntos de documentos. La condición clave es que la tarea se beneficie de filtrar, particionar y agregar.

¿Cuál es el principal modo de fallo?

El fallo más común es usar recursive-decomposition en una tarea poco especificada. Si no defines el conjunto objetivo, el formato de salida o los criterios de aceptación, la skill puede recursar de forma eficiente y aun así producir un resultado poco enfocado.

¿Esta skill es apta para principiantes?

Sí, si puedes describir un objetivo concreto y un límite de alcance. A los principiantes les suele ir mejor cuando piden un único entregable, como un análisis de brechas, un inventario o una comparación, en lugar de una exploración abierta.

Cómo mejorar la skill recursive-decomposition

Dale un marco de búsqueda más preciso

El mejor uso de recursive-decomposition empieza con una pregunta acotada. En lugar de “revisa el repositorio”, di “encuentra todos los patrones de manejo de errores en src/api y src/services, señala inconsistencias y resume por módulo”. Un marco más preciso reduce el ruido y hace que la recursión compense la sobrecarga.

Proporciona un esquema de extracción

Si quieres una salida estructurada, indica qué debe incluir cada elemento. Por ejemplo: archivo, patrón, gravedad, evidencia y recomendación. Esto ayuda a que la skill mantenga comparables los resultados parciales en paralelo, en lugar de narrarlos de forma distinta.

Sé explícito con los umbrales y las exclusiones

La lógica de decisión del repositorio pone el foco en el recuento de tokens, el número de archivos y en si la calidad importa más que la latencia. Si conoces tus restricciones, dímelas: “excluye tests”, “ignora los documentos archivados” o